#!/usr/bin/
# -*- coding: utf-8 -*-

# numpy 用于存储和矩阵运算
import numpy as np
# 数据库系统，可以用来存储数据
import h5py
import os
## 设置Keras 底层使用 theano
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'theano'
## 设置使用哪一块GPU，占用的显存是多少
os.environ['THEANO_FLAGS'] = 'device=cuda'

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

## 定义模型
model = Sequential()
## 设置隐含层，32个神经元，激活函数是relu,输入的维度是100
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
## 设置输出层，激励函数是 sigmoid
model.add(Dense(10, activation='sigmoid'))
''' 
    设置网络模型的损失函数为 binary_crossentropy（二值交叉熵或者多值交叉熵）
    采用 rmsprop 的方式来优化网络的参数
'''
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              mertics=['accuracy'])

## 读数据
file = h5py.File('my_data.h5')
##  [:] 表示把文件的中数据都读进来
x = file['X_train'][:]
y = file['Y_train'][:]
file.close()

##
model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=32)

